向量svm
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=26219 最近我们被客户要求撰写关于银行机器学习的研究报告，包括一些图形和统计输出。 该数据与银行机构的直接营销活动相关，营销活动基于电话。通常，需要与同一客户的多个联系人联系，以便访问产品（银行定期存款）是否会（“是”）或不会（“否”）订阅 ......
6.支持向量机
1. 线性可分支持向量机 线性可分支持向量机（Linearly Separable Support Vector Machine）是支持向量机中的一种特例，用于解决线性可分的分类问题。它的目标是找到一个超平面，将不同类别的数据点分隔开，同时最大化分类的间隔。 首先，我们来定义线性可分的SVM的目标函 ......
向量数据库Chroma极简教程
引子 向量数据库其实最早在传统的人工智能和机器学习场景中就有所应用。在大模型兴起后，由于目前大模型的token数限制，很多开发者倾向于将数据量庞大的知识、新闻、文献、语料等先通过嵌入（embedding）算法转变为向量数据，然后存储在Chroma等向量数据库中。当用户在大模型输入问题后，将问题本身也 ......
词向量是如何来的？
词向量是自然语言处理（NLP）中的一个重要概念，它是将词语转换成计算机能理解的数值形式的方法。 图：现实世界的图书、文字会被映射成计算机世界的向量。 简单来说，词向量就是将每个词表示为一个实数向量，使得这些向量能够捕捉词语之间的含义和语义关系。 词向量发展历程 简单来说，进化历程如下： 对比如下表： ......
使用Python从零实现多分类SVM
本文将首先简要概述支持向量机及其训练和推理方程，然后将其转换为代码以开发支持向量机模型。之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试我们的模型来结束。 SVM概述 支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。可以直观地表明，这样的超平面(A)比没有 ......
神经网络基础篇：关于 python_numpy 向量的说明（A note on python or numpy vectors）
关于 python_numpy 向量的说明 主要讲Python中的numpy一维数组的特性，以及与行向量或列向量的区别。并说一下在实际应用中的一些小技巧，去避免在coding中由于这些特性而导致的bug Python的特性允许使用广播（broadcasting）功能，这是Python的numpy程序 ......
向量
向量 标量：有数值大小，没有方向 向量：有数值大小，有方向的矢量，一维，二维，三维 Vector3 位置，代表一个点 transform.position 方向，代表一个方向 transform.forward，transform.up 两点决定一向量 A：Xa,Ya,Za B：Xb,Yb,Zb 从 ......
基于相空间重构的混沌背景下微弱信号检测算法matlab仿真,对比SVM,PSO-SVM以及GA-PSO-SVM
1.算法运行效果图预览 SVM: PSO-SVM: GA-PSO-SVM: 以上仿真图参考文献《基于相空间重构的混沌背景下微弱信号检测方法研究》 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 3.1 SVM 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用 ......
向量叉乘判断两点是否在线段同侧
ap1×ab与ap2×ab的结果异号，则表示两点在线段两侧；同号则表示在线段同侧 有一个点在线段上或两个点都在线段上，当做在线段同侧处理 //两点是否在线段同侧 public static bool IsTwoPointSameSideOfSegment(Vector2 a, Vector2 b, ......
python用支持向量机回归(SVR)模型分析用电量预测电力消费|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23921 最近我们被客户要求撰写关于支持向量机回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量 关于支持向量机 ......
向量点乘判断点是否在线段上
几种要考虑的情况 1) 点p和线段断点a, b重叠，pa•ab=pa.x*pa.y+ab.x*ab.y=0 2) pa, pb共线，则pa×pb=0 2-1) p在线段ab上，此时pa, pb的夹角为180度，cos(180)=-1，pa•ab=-|pa|*|ab| 2-2) p在线段ab外，此时p ......
【数值分析】向量和矩阵的范数
向量范数 一范数： \(||x||_1 = |x_1| + |x_2| + \dots + |x_n|\) 二范数： \(||x||_2 = \sqrt{|x_1|^2 + |x_2|^2 + \dots + |x_n|^2}\) p范数： \(||x||_p = \sqrt[p]{|x_1|^p ......
向量
#include "stdafx.h" using namespace std; class AbstractVector { public: virtual AbstractVector* Clone() const = 0; virtual void showData() = 0; public ......
教你如何实现图片特征向量提取与相似度计算
图片特征向量是一种用于描述图片内容的数学表示，它可以反映图片的颜色、纹理、形状等信息。图片特征向量可以用于做很多事情，比如图片检索、分类、识别等。 本文将介绍图片特征向量的提取以及相似度的计算，并使用C#来实现它们。 文章开始前，我们先来简单了解一下 OpenCV 和 OpenCvSharp4，这两 ......
从基础到实践，回顾Elasticsearch 向量检索发展史
本文将回顾 Elasticsearch 向量检索的发展历史，重点介绍各个阶段的特点和进展。以史为鉴，方便大家建立起 Elasticsearch 向量检索的全量认知。 ......
文本张量和文本向量
文本张量（Text Tensor） 是一种将文本数据表示为多维数组（张量）的数据结构。文本张量通常用于深度学习和神经网络模型中，以便将文本数据传递给这些模型进行训练或推断。文本数据的维度通常包括以下方面： 词汇表：文本张量的一个重要维度是词汇表大小，即语料库中唯一单词的数量。这通常是一个整数值，表示 ......
向量维度
计算机科学的观点是向量是数字的有序列表 向量维度是指一个向量中包含的元素数量，也可以称为向量的长度。在数学和线性代数中，向量通常表示为一列数字，这些数字按照顺序排列。向量的维度可以是任意整数值，包括零（零向量），正整数（一维、二维、三维等），甚至更高维度。 例如，以下是不同维度的向量示例： 一维向量 ......
词向量
词向量（Word Vectors），也被称为词嵌入（Word Embeddings） 是自然语言处理（NLP）领域的重要概念之一。它们是一种将单词映射到连续向量空间的技术，使计算机能够更好地理解和处理文本数据。词向量的主要思想是 将单词的语义信息编码成连续的实数向量，使相似的词在向量空间中距离较近， ......
数学基础：特征值、特征向量
目录方阵的特征值与特征向量特征方程特征子空间小结参考 方阵的特征值与特征向量 特征方程 定义：设\(A=\begin{bmatrix}a_{ij}\end{bmatrix}\)是n阶方阵，若有λ和非零向量x，使得 \[\tag{1} Ax=λx \]成立，则称λ为方阵A的特征值，非零向量x为A的属于 ......
Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用
Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。 通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。 Elasticsearch 作为一款流行的开源搜索引擎，其在 ......
Elasticsearch Relevance Engine---为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解]
Elasticsearch Relevance Engine 为AI变革提供高级搜索能力[ES向量搜索、常用配置参数、聚合功能等详解] 今天要介绍的 Elasticsearch Relevance Engine™ (ESRE™)，提供了多项用于创建高度相关的 AI 搜索应用程序的新功能。ESRE 站 ......
向量-转置
转置是一个数学和线性代数中的概念，通常用于矩阵或向量。它是一种操作，通过这种操作可以改变矩阵或向量的行和列的顺序，即将矩阵的行变成列，列变成行，而不改变矩阵中的元素的值。转置操作通常用一个上标T来表示，放在矩阵或向量的右上角。 对于一个矩阵 A，其转置记作 A^T。转置操作的定义如下： 如果 A 是 ......
使用 cgal 库计算向量的夹角
#include <vector> #include <iostream> #include <CGAL/Exact_predicates_exact_constructions_kernel.h> #include <CGAL/Ray_2.h> #include <CGAL/Polygon_2.h ......
R语言时变向量自回归（TV-VAR）模型分析时间序列和可视化|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22350 最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归（TV-VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在心理学研究中，个人主体的模型正变得越来越流行。原因之一是很难从人之间的数据推断出个人过程 另一个原因是，由于移动设备无处不在，从个人获得的 ......
python 操作向量数据库qdrant
qdrant官网：https://qdrant.tech/documentation/overview/ 两个步骤： 1、文本进行向量化 2、连接qdrant进行存储 步骤一：文本向量化 文本向量化可以借助很多现有模型，个人使用bge-large-zh from sentence_transform ......
向量召回：深入评估离线体系，探索优质召回方法
向量召回：深入评估离线体系，探索优质召回方法 1.简介 近年来，基于向量进行召回的做法在搜索和推荐领域都得到了比较广泛的应用，并且在学术界发表的论文中，基于向量的 dense retrieve 的方法也在不少数据集上都战胜了 sparse retrieve，吸引了越来越多的关注。在内网的不少文章中也 ......
AI学习笔记（五）-支持向量机(SVM)
将数据映射到高维空间，在其中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据点分开。它可最大化边际，使得不同类别的数据点离超平面的距离最大化。 ......
基因组选择中的SVM
支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种广泛应用于分类和回归问题的监督学习方法。在基因组选择（Genomic Selection, GS）的背景下，SVM主要用于二分类或回归问题，目的是预测个体的遗传潜力。 SVM的基本原理： SVM试图找到一个超平面，这个超平面 ......
向量vector
向量vector 1.几种向量的定义方式 (1) vector<int> vec 创建一个类型为int的空vector (2) vector<int> vec(vec2) 复制创建一个和vec2数据完全相同的vec (3) vector<int> vec = vec2; (4) vector<int ......
【计算几何】二维基础（向量、极坐标）
前排碎碎念 大抵就是些与坐标系，向量有关的东西。难度不大，但是很杂，遂整理。 向量运算 A(a.x,a.y),B(b.x,b.y) 加法： A+B=(a.x+b.x , a.y+b.y) 减法: A-B=(a.x-b.x , a.y-b.y) 点积： a·b=|a||b|cos<a,b> =x1x2 ......